«Әлем бойынша МРТ-ға сұраныс артып, дәрігерлер мен денсаулық сақтау жүйесіне үлкен салмақ түсіріп отырған кезде, біздің ЖИ моделіміз жылдам әрі дәл ақпарат беру арқылы диагноз қою мен емдеуді жақсартып, бұл жүктемені азайтуға мүмкіндік береді», – деді зерттеудің жетекші авторы, Мичиган университеті ауруханасының нейрохирургі әрі U-M медицина мектебінің нейрохирургия бойынша ассистент-профессоры Тодд Холлон.

Холлон жаңа жүйеге Prima деген атау берді. Бір жыл ішінде оның зерттеу тобы технологияны 30 мыңнан астам МРТ зерттеуі негізінде бағалады. Модель негізгі неврологиялық ауруларға қатысты 50-ден астам әртүрлі радиологиялық диагноз бойынша сыналды.

Салыстыру нәтижесінде Prima ми бейнелеуге арналған басқа да алдыңғы қатарлы жасанды интеллект жүйелерінен жоғары нәтиже көрсетті. Ауруды анықтаумен қатар, модель жағдайларды шұғылдық деңгейіне қарай сұрыптап, ең ауыр халдегі науқастарға алдымен көмек көрсетуге мүмкіндік береді.

Инсульт пен миға қан құйылу сияқты кейбір неврологиялық төтенше жағдайлар жедел әрекетті талап етеді. Холлонның айтуынша, мұндай сәттерде Prima медициналық қызметкерлерге автоматты түрде хабарлама жіберіп, емдеуді кідіріссіз бастауға жол ашады.

Жүйе ескертулерді тиісті маманға – мысалы, инсульт жөніндегі неврологқа немесе нейрохирургке бағыттайтындай етіп жасалған. Науқас түсірілім тексеруінен өткен бойда кері байланыс қолжетімді болады.

«Ми МРТ-сын оқуда дәлдік ең маңыздысы, бірақ уақытылы диагноз қою және ем нәтижесін жақсарту үшін жылдам жауап беру де аса қажет», – деді U-M университетінің Компьютерлік ғылымдар және инженерия факультетінің постдокторанты, бірлескен бірінші автор Ивэй Лю.

Prima – көру-тілдік модель (VLM), яғни кескіндерді, бейнелерді және мәтінді нақты уақыт режимінде бірге өңдей алатын жасанды интеллект түрі. Бұған дейін де ЖИ МРТ талдауына қолданылғанымен, зерттеушілер бұл тәсілдің айрықша екенін атап отыр.

Алдыңғы жүйелер әдетте бейнелеу деректерінің мұқият іріктелген шағын жиынтығында оқытылып, нақты бір міндеттерді ғана орындауға арналған болатын. Мысалы, белгілі бір зақымдарды анықтау немесе деменция қаупін бағалау. Ал Prima мүлде басқа қағидамен жасалды.

Холлон командасы модельді Мичиган университеті ауруханасында радиология жазбалары цифрландырылғалы бері жиналған барлық қолжетімді МРТ деректерімен үйретті. Бұл 200 мыңнан астам МРТ зерттеуін және 5,6 миллион суретті қамтыды. Сонымен қатар жүйеге науқастардың клиникалық тарихы мен дәрігерлердің әрбір түсірілімді тағайындау себептері де енгізілді.

«Prima науқастың медициналық тарихы мен бейнелеу деректерін біріктіріп, оның денсаулығы туралы жан-жақты түсінік қалыптастыру арқылы радиолог сияқты жұмыс істейді», – деді зерттеудің бірлескен бірінші авторы, Холлонның Нейрохирургиядағы машиналық оқыту зертханасының дата-сайентисті Самир Хараке.

Prima жақсы нәтиже көрсеткенімен, зерттеушілер бұл жұмыстың әлі бастапқы бағалау кезеңінде екенін атап өтті. Алдағы уақытта науқастардың қосымша мәліметтерін және электрондық медициналық жазбаларды енгізу диагноз дәлдігін одан әрі қалай жақсарта алатыны зерттелмек.